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帮助用户连接 Dagster 实例，查看数据管道、监控运行并管理资产。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"mcp-dagster" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
连接我的 Dagster 实例，查找最近 24 小时失败的 pipeline runs，汇总失败任务、报错信息和可能原因，并按优先级给出排查建议。
一份失败运行概览，包含任务名称、错误摘要、影响范围与排查建议。
浏览这个 Dagster 项目的 assets，整理核心数据资产的上下游依赖关系，并用清晰结构说明哪些资产最关键、哪些链路最脆弱。
一份数据资产依赖说明，突出关键资产、依赖路径和潜在风险点。
查看当前 Dagster 实例中所有主要数据管道的最近运行状态，统计成功率、平均耗时和异常趋势，并指出需要重点关注的管道。
一份管道健康报告，包含成功率、耗时表现、异常趋势和重点关注项。
帮助用户实时编排多智能体协作，并在仪表盘监控任务与产物。
用自然语言驱动多代理协作，构建、校验并监控数据管道与基础设施。
帮助 AI 智能体编排任务流程，管理依赖、并行执行与失败策略。
帮助团队通过 AI 检索 Datadog 日志、链路与指标并进行关联分析。
连接 Apache Airflow 接口，查询工作流状态并触发 DAG 运行与健康检查。
让 AI 代理通过 MCP 操作 PagerDuty，处理告警、值班与事件协作。